【Python環境構築 #2】巨大な万能ツールAnacondaの光と影 – 私が移行した理由

こんにちは、Tech Samuraiです！
前回の記事「【Python環境構築 #1】なぜ仮想環境は必須？全ての基本`venv`を使いこなそう」では、Python開発の基本である`venv`について探検しました。

`venv`はシンプルで強力ですが、「データサイエンスを始めたい！」と思ったとき、NumPy, Pandas, Matplotlib, scikit-learn…と、たくさんのライブラリを一つずつ`pip install`するのは少し大変ですよね。

今回のテーマは、そんな悩みを一挙に解決してくれる、巨大でパワフルなオールインワンパッケージ**「Anaconda（アナコンダ）」**です。しかし、この万能ツールには、輝かしい「光」の側面だけでなく、私が最終的に他のツールへ移行する決断をした「影」の側面も存在します。この記事では、Anacondaの素晴らしい点と、私の実体験に基づく注意点の両方を探検していきます。

Anacondaとは？ – ただの仮想環境ではない

Anacondaは、単なる仮想環境マネージャーではありません。Python本体と、データサイエンスでよく使われる数百もの人気ライブラリ、そして`conda`という独自のパッケージ管理ツールが一つになった、**Pythonディストリビューション（配布形態）**です。

例えるなら… `venv`が「自分で道具を揃える、空っぽの綺麗な道具箱」だとすれば、Anacondaは「最初からプロ用の道具一式が詰まった、巨大なキャビネット付き工具セット」です。

`conda`コマンドを使えば、`venv`や`pip`と同じように環境の作成やパッケージのインストールができます。

# "my-env" という名前の環境を作成
conda create -n my-env python=3.10

# 環境を有効化
conda activate my-env

# パッケージをインストール
conda install numpy

# 環境を無効化
conda deactivate

Anacondaの「光」：圧倒的な3つのメリット

私が最初にAnacondaに魅了された理由は、他のツールにはない、以下の強力なメリットがあるからです。

導入が圧倒的に楽
特にデータサイエンスを始める初心者にとって、Anacondaは救世主です。インストーラーを一つ実行するだけで、複雑なライブラリが全て最適なバージョンで一括インストールされます。環境構築でつまずくことなく、すぐに分析を始められます。
非Pythonライブラリも管理できる
これは`pip`に対する最大の利点です。科学技術計算ライブラリの中には、裏側でC言語やFortranといった他の言語のライブラリに依存しているものが多くあります。`pip`ではこれらのインストールが失敗することがよくありますが、`conda`はこれらもまとめて管理・インストールしてくれます。
Pythonのバージョン自体を管理できる
`venv`はPCにインストールされている一つのPythonバージョンしか使えませんが、`conda`はプロジェクトごとに「Python 3.9を使いたい」「こちらではPython 3.11を試したい」といった、Python自体のバージョン管理も簡単に行えます。

Anacondaの「影」：私が移行を決めた3つの理由

これほど強力なAnacondaですが、私がWeb開発やツール作成といった、データサイエンス以外のプロジェクトで使うのをやめ、他のツールに移行したのには、いくつかの実体験に基づく理由があります。

商用利用時のライセンス問題
これは、特に仕事で使う上で最も大きな理由でした。Anacondaの公式パッケージリポジトリは、**一定規模以上の組織（記事執筆時点では従業員200人以上）での商用利用には、有償ライセンスの契約が必要**です。個人学習や小規模な組織では問題ありませんが、将来的に仕事で使うことを考えたとき、このライセンスの壁は無視できませんでした。
環境が「重厚」すぎると感じる場面
シンプルなWebアプリや、ちょっとしたツールを作るだけなのに、`conda`で環境を作ると最初から100以上のパッケージがインストールされることがあります。これは、巨大な工具セットの中から、ドライバー1本だけを使いたい状況に似ています。`venv`で作る最小限のクリーンな環境に比べ、動作が少し遅く感じられたり、管理が煩雑に感じられたりすることがありました。
`pip`との共存問題
原則として、`conda`環境では`conda install`を使うのが基本ですが、`conda`リポジトリには存在しないニッチなライブラリは`pip`で入れる必要があります。この`conda`と`pip`の混ぜ合わせが、時として環境の依存関係を不安定にすることがありました。（近年は改善されていますが、依然として注意が必要です。）

まとめ：適材適所 – あなたに合った道具を選ぼう

今回の探検をまとめると、以下のようになります。

Anacondaが最適な人：
- データサイエンスや機械学習の**初心者**。
- 複雑な科学技術計算ライブラリを主に使う研究者や学生。
- ライセンスが問題にならない個人や組織。
他のツールを検討すべき人：
- Web開発や小規模なツール開発がメインの人。
- クリーンで最小限な環境を好む人。
- **仕事での利用**を考えており、ライセンスの懸念を避けたい人。